UNIVERSIDAD TÉCNICA DE MACHALA UNIDAD ACADÉMICA DE CIENCIAS QUÍMICAS Y DE LA SALUD CARRERA DE BIOQUÍMICA Y FARMACIA ANÁLISIS DE MEDICAMENTOS ESTUDIANTES: Katherine Pinzón Mosquera DOCENTE: Dr. Carlos García González
FECHA: 15 de Agosto del 2017 CURSO: 9º Semestre “A”
DIARIO DE CLASE # 29 TEMA: 1. POBLACIÓN Y MUESTRA 2. VARIABLE ESTADÍSTICA DESARROLLO: -
Al iniciar la clase se tomó la lista respectivamente por el profesor. Recordamos brevemente todo lo realizado en la clase anterior. Revisó el informe de práctica del ácido acetilsalicílico conjuntamente con el artículo. Continuó con la clase anterior sobre la Estadística en el Control de Calidad.
La estadística se divide en dos grandes áreas: La estadística descriptiva, se dedica a la descripción, visualización y resumen de datos originados a partir de los fenómenos de estudio. Los datos pueden ser resumidos numérica o gráficamente. Ejemplos básicos de parámetros estadísticos son: la media y la desviación estándar. Algunos ejemplos gráficos son: histograma, pirámide poblacional, gráfico circular, entre otros. La estadística inferencial, se dedica a la generación de los modelos, inferencias y predicciones asociadas a los fenómenos en cuestión teniendo en cuenta la aleatoriedad de las observaciones. Población: Conjunto finito o infinito de elementos, sobre los que vamos a realizar observaciones. Como se puede extraer de la definición, la población como tal es un concepto muy abstracto, esto da lugar a que sea muy difícil o incluso imposible trabajar con ella al completo ya que puede ser un tamaño infinito o muy caro. A efectos prácticos, se estudia un subconjunto o muestra a partir de la cual extrapolamos los resultados al resto de la población. En general, cuanto mayor es la muestra mejores son los resultados que podemos obtener. Por ejemplo: si queremos analizar la resistencia de las piezas producidas por una máquina en un determinado periodo de tiempo es evidente que no podemos probar todas las piezas porque las vamos a dañar debemos seleccionar sólo una parte de ellas. Por ejemplo: los habitantes de un lugar, las piezas obtenidas de una máquina en un determinado tiempo, etc.
Por otro lado no podemos elegir la muestra que queramos sin más, para poder extrapolar los resultados es necesario que cumpla unos requisitos que la conviertan en estadísticamente significativa. Las características que se tienen en cuenta son: Tamaño: se establece mediante fórmulas en función del grado de confianza y precisión que planteemos. Forma de elección: es fundamental para que la muestra sea representativa de la población de la cual se extrae. Por ejemplo, si analizamos las piezas producidas por dos máquinas de forma simultánea e igual número, debemos obtener una muestra en la que ambas estén representadas en la misma proporción. Muestra: Subconjunto finito de una población. El número de elementos que forman la muestra se denomina tamaño muestral. Variable: es cada una de las características que pueden observarse de un elemento de la muestra. Siguiendo con el ejemplo de las piezas se puede medir grosor, peso, resistencia, etc. Además de los datos a medir es necesario especificar, cuando sea preciso, la unidad de medida (por ejemplo, el grosor en centímetros o en milímetros). Las variables pueden ser clasificadas en dos grupos: a) Cualitativas: toman valores no numéricos. Dentro de este grupo diferenciamos: Nominativas: no existe ningún orden entre las categorías de variables. Por ejemplo: el grupo sanguíneo (A, B, AB, 0) o el color del pelo (moreno, rubio, pelirrojo). Binarias: cuando toman dos valores posibles -si/no, presencia/ausencia- (por ejemplo: casado sí o no, tener el carnet de conducir sí o no). Ordinales: existe un cierto orden entre las categorías de las variables, por ejemplo el nivel de estudios (sin estudios, básico, secundarios, etc) o categoría dentro de una empresa (peón, encargado, etc.) b) Cuantitativas: toman valores numéricos. Dentro de éstas se agrupan en: Discretas: tomas valores aislados, normalmente números enteros, por ejemplo número de hermanos o de hijos. Continuas: teóricamente puede tomar cualquier valor numérico por ejemplo: el peso de un individuo. Aunque en la práctica todas tomarían valores discretos por la imposibilidad de tener aparatos lo suficientemente sensibles para realizar mediciones intermedias. -
Rápidamente se dejó limpio el laboratorio para poder retirarnos.